《基于模糊综合评判的城市智能化增长指标体系构建》-工学论文，计算机论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于模糊综合评判的城市智能化增长指标体系构建

范文

常赛赛　胡冠席　康军伟　吕静毅　赵冉

摘要：良好的城市智能化增长系统既可以促进城市的经济繁荣和协调社会公平性，又解决了城市发展所带来的环境问题。因此，建立合理化的城市智能增长标准是一个城市发展的前提和依据。该文通过建立基于层次分析法的模糊综合评价模型对城市的智能化增长的成功率进行评价。首先根据智能增长的十个原则以及三个可持续“E”，基于城市智能增长的基本原则以及三个可持续E的要求，构建出包含经济繁荣、社会公平、环境可持续等3个方面15个指标的城市智能化增长体系。根据所得指标，用层次分析法得出三个可持续“E”指标的不同因子的权重值，其次对不同的因子进行一二层次的模糊评价，从而判断城市智能增长是否合理。

关键词：层次分析法；模糊综合评判；城市智能增长指标体系

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）13-0176-03

1获取数据

城市的智能发展的成功率指标要依据人口统计，增长需求和地理条件，以及坚持三个E的目标。城市智能发展其经济繁荣、社会公平、环境可持续都应处于健康状态，因此城市智能发展应该包括三个可持续E发展：①经济繁荣；②社会公平；③环境可持续。

1.1影响智能增长的经济繁荣

本文通过对地区生产总值（GDP）、地区生产总值（GDP）、财产总收入、地方财政收入和外贸出口总额来反映某城市的经济繁荣状况，来确定影响经济繁荣的因子x={x1，x2，x3，x4，x5}。

通过大量的网络资料查询以及通过相关政府的问卷调查，得知经济繁荣影响智能增长的因素很大取决于GDP，因此构造因子间的对比矩阵M0：

由M中元素可知mij×mji=1i，j=1，2，3。实际上在构成对比较矩阵时，要求满足上述等式。因此退而要求对比较矩阵有一定的一致性，即可以允许矩阵存在一定程度的不一致性。

用Matlab软件算出矩阵M的最大特征值=5.00。则对比矩阵M的不一致程度的指标CI：

又知随机一致性比率RI数有关如下表：

由于：

所以判断得矩阵M。具有一致性。归一化处理后可得到五个因子的权重值（见表2）。发现外贸出口对经济繁荣的影响最大。

1.2影响智能增长的社会公平

本文使用恩格尔系数、人均城市道路面积、城镇基本医疗保险覆盖率、城镇居民人均住房使用面积、城镇登记失业率来反映社会公平指标。即Y=（y1，y2，y3，y4，y5}。构造不同的因子间的对比矩阵M1：

根据上面提到的方法得出：

所以判断得出矩阵M1具有一致性。归一化处理后可得到五个因子的权重值（见表2）。

通过权重的分析，发现城镇医疗保险覆盖率对社会公平的影响最大，即社会公平对城镇医疗保险覆盖率敏感度最强。

1.3影响智能增长的环境可持续

环境可持续的发展能够持久的在各方面产生高水平环境功能的能力。环境可持续指标来测量环境状况能力的好坏事很有必要的。以人均土地面积、人均水资源占有量、绿化面积、PM2.5、人口密度为指标，即Z={z1，z2，z3，z4，z5}。

本文采用Z-SCORE方法将所有的数据通过标准化变成无量化的数据，其计算公式：

所以判断得出矩阵M1具有一致性。归一化处理后可得到五个因子的权重值（见表2）。

通过权重的分析，发现绿化面积对环境可持续的影响最大，即环境可持续对环境系统的敏感度最强。

2评价体系的建立

鉴于目前城市智能增长尚无明确统一的评价标准，因此综合国内外城市发展实际情况基础，将城市智能增长评价标准分为优、良、中、差、极差5个级别，结合相关文献资料，并借鉴国内外相关指标评价标准确定指标的各级标准值，集体如表3。

3评价指标的标准

根据模糊综合评价的基本原理，首先建立评价目标层A={智能增长成功率}，评价指标要素B=i经济繁荣，社会公平，环境可持续l，评价因子集C={x1，x2，x3，x4，x5，y1，y2，y3，y4，y5，z1，z2，z3，z4，z5}與评价集V={优、良、中、差、极差}。其次将各指标的现状值代入，可得到出各准则层的单因素评判矩阵，最后根据各指标和要素的权重结合模糊算法因子M可完成城市市区的一二级的模糊评判。得出各个指标的值以评价集为标准，一一分层次。评价在中以上的超过60%则为成功，反之则不成功。

4结束语

城市智能增长的判断是一个层次化的结构，通过建立基于层次分析法的模糊综合评价模型，使得城市智能增长的判断具体的落到实处。本文对于一些城市的发展目标以及近年的发展规划提供一些参考。另外此智能增长模型是根据发展中国家的现状来判断，不适用于发达国家，可根据具体的国家具体情况对于因素以及参考数据进行改进。

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